Construction d`une image Météosat en ciel clair

Journées d’Animation Scientifique (JAS09) de l’AUF Alger Novembre 2009
Construction d’une image Météosat en ciel clair
M. Drif Naima 1, M. Adane Abd El Hamid 2, M. Ameur Zohra1, M. Ameur Soltane 1
1
Université Mouloud MAMMERI (UMMTO)
Faculté de Génie Electrique et de l’Informatique BP 17 RP, Tizi ouzou,
Département d’Electronique,
Laboratoire d’Analyse et de Modélisatrice des Phénomènes Aléatoires (LAMPA)
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Résumé— Le premier grand domaine d’application des
images du type Météosat est l’étude de l’atmosphère
(météorologie et climatologie). Néanmoins elles peuvent être
utilisées dans d’autres domaines tels que : l’océanographie et les
applications terrestres. En effet pour pouvoir étudier les
caractéristiques des surfaces terrestre et océanographique nous
devons créer une image à ciel clair, dégagée de tout nuage, et
cela à partir d’une série d’images prises à la même heure,
pendant plusieurs jours. Généralement pour certaines régions
cette image peut être obtenue à partir d’une séquence de dix
jours (basses latitudes), alors que pour d’autres régions, cet
intervalle de temps n’est pas suffisant (latitudes élevées). La
création d’image en ciel clair repose donc sur la technique de la
brillance minimale enregistrée pour un pixel donné sur une
période bien déterminée. En effet, les pixels pour lesquels la
brillance est forte sont ceux formant les masses nuageuses,
tandis que, les pixels à faible brillance sont représentatifs aux
objets de la surface terrestre, à savoir, les mers et les sols. Mais
cette image de minimum de brillance, a l’inconvénient de faire
apparaître les effets d’ombres de nuages. Pour remédier donc à
ce problème, d’autres méthodes nous avons développé d’autres
méthodes, et qui nous permettrons d’obtenir une image sans
nuages ni leurs effets d’ombres.
Mots clefs — ciel clair, nuages, effet d’ombre, météosat second
génération, minimum absolu.
I. Introduction
De façon générale, la série des satellites géostationnaires
Météosat, permet d’observer tout le disque terrestre dans
lequel se trouvent les continents européens et africains. Les
images produites par ces satellites, sont collectées toutes les
demi heures dans trois canaux par l’ancienne génération des
satellites Météosat et tous les quart d’heures dans douze
canaux par la seconde génération de ces satellites. Ce type
d’observation a conduit à mesurer les luminances réfléchies
par le système terre - atmosphère, à des heures très
différentes pour l’ensemble des points d’une image, et ce
quasiment au même instant. Son importance est liée aux
informations qu’elle apporte régulièrement sur les masses
nuageuses apparaissant au dessus des régions scrutées par
Météosat. Aussi, le premier grand domaine concerné par ce
type de données, est celui de la Météorologie. En effet, Les
Centres Météorologiques sont, pour la plupart, équipés de
stations de réception d’images Météosat et assurent leur
diffusion en vue de diverses applications telles que la
confection des flashes d’informations météorologiques
diffusés par les chaînes de télévision et les études
scientifiques effectuées sur l’atmosphère, les changements
climatiques, la pluviométrie ou le gisement solaire. La grosse
difficulté rencontrée lors de ces études, est celle de
différencier sans ambiguïté les masses nuageuses des
diverses régions formant la surface terrestre. Ainsi, les
nuages apparaissent généralement sur les images satellitaires
comme des entités dont les formes et leurs contours sont
relativement flous et dont la brillance est parfois proche de
celle de certaines zones de la surface terrestre, comme par
exemple, les surfaces enneigées ou les glaciers. A la
différence des nuages qui évoluent rapidement au cours du
temps, les caractéristiques des objets formant la surface
terrestre restent quasiment inchangées, sauf parfois quand on
passe d’une saison extrême à l’autre. Une telle propriété peut
être avantageusement employée pour réaliser une image qui
ne comporterait que de tels objets et qui pourrait être
employée, ensuite, pour la comparer à des images brutes et
déceler puis identifier clairement les nuages qui apparaissent
dans ces dernières. Aussi, pour rendre possible une telle
comparaison, nous avons confectionné une image satellitaire
de référence en sélectionnant une séquence d’images
Météosat collectées pendant un mois donné à 12 h.
II. Effet d’ombres dans les images Météosat visible
Dans ce type d’images, la source lumineuse est le Soleil.
Selon sa position par rapport à la Terre deux cas peuvent se
présenter (voir figure1) :
v
Effet d’ombre des objets au sol qui sont
principalement les montagnes et les vallées profondes.
L’effet de ces derniers est à prendre en considération
quand la résolution des images augmente.
v
Effet d’ombre des nuages. cet effet augmente aussi
avec la résolution des images.
La direction de ces ombres varie au cours de la journée. Il est
donc intéressant d’élaborer une image à chaque heure : ce qui
permet de s’affranchir de la mobilité journalière des ombres
et de les conserver sur les images car elles sont toujours
observées aux même heures et aux même endroits par le
satellite. Il est à noter que ce problème des ombres est surtout
observable lorsque le Soleil s’éloigne de son zénith. Il est
aussi important de noter que les images de type Météosat
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prises à 12h sont peu contrariées par la présence des ombres
surtout en régions africaines, en raison des positions relatives
du Soleil et du satellite dont les élévations sont les plus
proches pour le centre de l’Afrique à cette heure de la
journée.
ces pixels. Cette façon de procéder s’inspire du fait que les
nuages sont toujours beaucoup plus brillants que les sols et
les mers.
Les méthodes que nous avons étudiées sont :
§ La méthode du minimum absolu
§ La méthode du maximum des minima
§ La méthode des minima successifs croissants
§ Méthode du minimum qui apparaît au moins deux
fois
B. Méthode du minimum absolu
D’une façon générale, une image sans nuages, est assimilable
à une image d’albédo des sols [1]. Elle peut être réalisée avec
une série d’images dont on ne conserve, sur une image
composite, que les luminances les plus faibles en chaque
point. Les figures 2 et 3 représentent les images que nous
avons obtenues avec des pixels de luminance minimum,
extraits d’une séquence de données satellitaires et
représentatifs de l’albédo de chaque point de la surface
terrestre.
Fig1 : Cas de deux situations particulières
(a) pixel dégagé sous la direction du soleil alors que le pixel sous
l’angle de vu du satellite est complètement couvert
(b) pixel couvert dans la direction du soleil, alors que sous l’angle de
vu du satellite est complètement dégagé.
Dans ce qui suit, nous présenterons certaines méthodes qui
nous permettront d’élaborer une image sans nuages et la
façon qui nous permettra de s’affranchir des effets d’ombres
portée de ces nuages.
III. Présentation des données
Cette méthode ne permet pas la réalisation d’une image
exclusivement sans nuages les ombres de nuage ne sont pas
éliminés. Comme le montre la fig.3, cet inconvénient est peu
flagrant sur la zone d’Europe, mais apparaît nettement sur la
partie de l’Afrique. Sur cette figure, de nombreuses tâches
sombres sont mises en évidence par la forte réflectivité des
sols de cette région. L’origine des tâches sur la partie de
l’Afrique, a été déterminée en analysant les images utilisées
initialement pour réaliser l’image composite basée sur la
recherche du minimum absolu. D’importants passages
nuageux de forte densité, bordés par des ombres très nettes,
ont été constatés. Le problème des ombres de nuages
s’accentue lorsque le Soleil s’éloigne du zénith et s’aggrave
lorsque la précision
spatiale des capteurs satellitaire
s’améliore, comme le confirme le résultat obtenu sur l’image
Météosat deuxième génération.
La banque de données que nous avons utilisée, est constituée
d’images prises par le satellite géostationnaire Météosat
ancienne génération et Météosat deuxième génération MSG).
Les méthodes que nous avons développées, nécessitent
l’utilisation d’une séquence d’images prises à midi pendant
quinze jours pour un mois donné. Pour cela, nous avons
travaillé avec des images Météosat, de format 400x520
pixels, prises pendant le mois de juin 1994 et avec des images
du type Météosat deuxième génération, de format 700x900
pixels prises pendant le mois de janvier 2007.
IV. Elaboration d’une image visible sans nuages
A. Principe
Après les prétraitements habituels, la difficulté de trouver des
images en ciel clair, est qu’il subsiste toujours des traces de
nuages sur ces images quelle que soit la méthode de filtrage
retenue. Aussi, pour minimiser la présence de tels nuages,
nous avons considéré les images collectées à 12 h car c’est à
ce moment que les images sont le plus contrastées. De plus,
nous avons pris une séquence enregistrée sur une quinzaine
de jours pour ensuite sélectionner les pixels où la brillance est
la plus faible possible et construire l’image en ciel clair avec
Fig 2 : Image de minimum absolu d’une séquence d’image
Météosat ancienne génération
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Fig 3 : Image de minimum absolu d’une séquence d’image
Météosat second génération
Fig 4 : Image du maximum des minimums d’une séquence
Météosat ancienne génération
On est alors amené à définir l’albédo apparent du sol comme
étant la valeur minimum observée par le capteur visible du
satellite, à condition que le point observé ne soit pas dans
une zone d’ombre marquant la présence d’un nuage et qu’il
ne soit pas lui même un point de nuage.
C. Méthode du maximum des minima
Cette méthode repose essentiellement sur le traitement
d’images prises au cours d’un mois donné à la même heure.
Elle consiste, tout d’abord, à élaborer une image de
réflectance minimale à partir de l’ensemble des images
choisies. Dans cette image, on y détecte les zones d’ombres
dues aux nuages, qui s’accentuent pour les faibles hauteurs de
Soleil. Cette étape correspond à une image d’albédo
minimum, à partir de laquelle on peut observer des zones
d’albédo élevé pour le sol, comme dans le cas du désert.
Les étapes suivantes portent sur l’élimination des ombres des
nuages. Pour cela, une image de réflectance minimum est
extraite uniquement d’une séquence de quinze images. En
changeant à chaque fois 2 à 6 images de la série avec les
autres images du mois considéré, on obtient d’autres images
de réflectance minimum et ainsi de suite, jusqu'à ce que
toutes les images du mois considéré soit utilisées. Grâce à ces
images, on extrait l’image maximum.
Cette méthode permet d’avoir une l’image d’albédo apparent,
appelée ‘image de maximum des minima’, qui permet
d’éliminer les points d’ombre. Cependant, elle a
l’inconvénient de laisser certains résidus de nuages. Le
problème ne réside pas dans la méthode, en elle-même, mais
dans le choix des images par l’opérateur, et dans la façon de
les permuter.
Fig 4 : Image du maximum des minimums d’une séquence
Météosat second génération
D. Méthode des minima successifs croissants
Cette méthode consiste à réaliser une image de minima
successifs croissants à partir d’une séquence d’images brutes.
Cette image est obtenue en ordonnant, en chaque point, les
comptes numériques du plus faible au plus élevé.
Ainsi, à partir d’une séquence de quinze images satellitaires,
on aura quinze images de minimums successifs. La première
sera celle du minimum absolu tandis que la dernière image ou
image de minimum engendrera l’image du maximum absolu.
On aura alors réalisé une série d’images où les comptes
numériques en chaque point, sont rangés suivant l’ordre
croissant.
Dans ces images de minimums successifs, il est nécessaire
de conserver les points non nuageux et non ombrés. On peut
alors rencontrer des cas défavorables où cette démarche n’est
pas simple a priori [4]. Ainsi, dans le cas où un point se
trouve sans nuage une seule fois, on va le retrouver sur
l’image du minimum absolu, après traitement. Cependant, si
un point n’est dégagé d’ombre qu’une seule fois sur la
séquence, ce point va se retrouver sur l’image de maximum
absolu.
Un traitement supplémentaire est souvent nécessaire pour le
choix de l’image minimum. Il va nous permettre d’avoir une
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image d‘albédo de sol sans nuages, ni ombres, c’est à dire
une ‘image de minimum successifs’. Généralement, le choix
des images revient à l ‘opérateur sachant que les deuxième et
troisième images obtenues dans l’ordre croissant des comptes
numériques, donnent de bons résultats.
Les figs. 6 et 8 montrent que sur les images du deuxième
minimum, l’effet d’ombre est peu flagrant, tandis que les
figs. 7 et 9 indiquent que sur la troisième image du minimum,
le phénomène s’annule. D’après ces figures, quelques résidus
de nuages subsistent, cependant, sur l’image MSG, dus au
fait que la séquence que nous avons utilisée, ne contient que
12 images.
Fig 8 : La deuxième image du traitement des minimums successifs
croissants d’une séquence d’images Météosat second génération.
Fig 6 : La deuxième image du traitement des minimums successifs
croissants d’une séquence d’images Météosat
Fig 9 : La troisième image du traitement des minimums successifs
croissants d’une séquence d’images Météosat second génération.
E. Méthode du minimum qui apparaît au moins deux fois
Fig 7 : La troisième image du traitement des minimums successifs
croissants d’une séquence d’images Météosat
Cette méthode permet à partir d’une séquence d’images
brutes, d’un mois donné et d’une heure donnée, de
sélectionner les comptes numériques qui apparaissent deux
fois ou plus, en chaque point de la séquence. Comme le
montrent les figs. 10 et 11, cette méthode permet d’atteindre
de bons résultats, surtout pour l’Afrique du Nord où la
probabilité d’avoir un point dégagé de nuage augmente. Sur
ces images, l’effet d’ombre est négligeable. Cependant, elles
ont l’inconvénient de ne pas pouvoir supprimer certains
résidus de nuages, surtout au dessus de l’Europe et de la mer
Méditerranée.
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VI. Elaboration d’une image infrarouge sans nuages
Dans ce type d’image, pour avoir l’image en ciel clair, la
méthode du minimum absolu est suffisante, car il y’a absence
d’effets d’ombre des nuages. En effet, il s’agit bien d’une
mesure d’émissivité des objets sans qu’une source lumineuse
externe n’entre en jeu. La méthode du minimum absolu est
largement suffisante.
La figure 12, représente une image Météosat infrarouge en
ciel clair. Sur cette image les régions sombres sont celles où
la température est élevée. Contrairement aux régions claires,
qui représentent les régions ou la température est basse,
d’ailleurs, la mer apparaît plus claire que le sol. Il est bien
remarquable que cette image est complètement dégagée de
nuages.
Fig 10 : Image du minimum qui apparaît au moins deux fois d’une
séquence d’images Météosat
Fig 12 : image Météosat (second generation) infrarouge en ciel clair
Fig 11 : Image du minimum qui apparaît au moins deux fois d’une
séquence d’images Météosat second génération.
V. Discussion
Le phénomène d’ombre a été observé de façon flagrante sur
des images d’albédo de l’Afrique du Nord. Cet aspect n’est
pas à négliger si on veut la réalisation d’une image
représentative de la luminance du sol.
L’observation des images précédentes permet de constater
que l’image du minimum absolu est abondamment couverte
de taches noires issues des ombres portées des nuages qui ont
traversé ces zones au cours du mois. Il est à noter aussi que
ce phénomène est assez flagrant pour que personne ne puisse
l’ignorer. Alors les zones ombragées peuvent être considérées
comme des zones d’albédo faible surtout dans les régions
désertiques. A cet effet, la méthode du minimum absolu est à
écarter si on veut s’intéresser à l’albédo du sol. Par contre
elle peut être utilisée pour déterminer l’albédo des milieux
marins, peu influencés par la présence des ombres qui ne
dénaturent en rien l’albédo, pratiquement nul, des mers.
Fig 13 : Image multispectrale de la séquence Météosat second génération.
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VII. Image multispectrale
L’image de la figure 13, représente une image multispectrale
obtenue par combinaison des deux images en ciel clair des
canaux infrarouge et visible du satellite MSG. Sur cette
image on arrive à mieux distinguer les montagnes du Tassili,
du Hoggar et de l’Atlas avec la classe en marron foncé. La
végétation est représentée par une couleur très sombre proche
du noir. Le désert est représenté par une couleur orange. Par
contre, les zones arides sont représentées par la couleur
marron clair. Le bleu dans cette image représente la mer. Le
lac Tunisien apparaît aussi sur cette image avec une couleur
identique que celle des montagnes (marron foncé). L’effet
des résidus de nuages qui n’ont pas pu être supprimés sur
l’image infrarouge, apparaît aussi sur cette image.
VIII. Conclusion
La méthode des minimums successifs associée à une méthode
de segmentation par multiseuillage, nous a permis de
construire une image Météosat de référence. Cette image
pourra servir de base de comparaison avec n’importe qu’elle
image visible prise par le satellite Météosat. L’intérêt de
l’image que nous avons ainsi élaborée est qu’elle ne
comporte plus de nuages et les ombres les accompagnant.
En général, les nuages constituent un obstacle pour l’étude de
la surface terrestre dans les images Météosat. Les méthodes
que nous avons utilisées, nous ont permis d’obtenir une
image en ciel clair représentant les albédos apparents des sols
et des mers, après les avoir débarrassées de tous les nuages et
leur ombre. La méthode qui a donné de meilleurs résultats est
celle basée sur la création d’une suite d’images où les valeurs
des pixels sont classées dans l’ordre croissant. L’image multi
spectrale nous a permis de distinguer entre les différentes
régions de l’Afrique du Nord, à savoir la mer, la région
côtière, le désert et les montagnes. Néanmoins, les zones
obtenues dans les deux types d’images Météosat, ne sont pas
identiques car ces images ont été prises au cours de saisons
différentes. En effet, les résultats obtenus avec ces deux
sortes d’images, ne peuvent être comparés que lorsque cellesci sont prises au cours du même mois. De plus, l’albédo des
sols varie au cours de l’année en fonction de la pluviométrie
des régions considérées, car il diminue lorsque les sols
deviennent humides et que la végétation s’installe. Il serait
donc intéressant de confectionner un atlas formé d’images de
référence pour chaque mois. La grande différence des
niveaux de gris entre la mer et le sol, nous a aussi permis de
reproduire convenablement le contour de la côte de l’Afrique
du Nord. L’image qui en résulte va certainement faciliter
l’étalonnage des images Météosat en fonction des
coordonnées géographiques de cette région.
IV. Références :
[1]
F.Cabot , 1995: Estimation de l’albédo de surface a l’échelle globale a
l’aide de mesures satellitaires, Thèse de Doctorat en optique,
Université d’Orsay, Paris XI.
[2] D .Cano, 1982 : Etude de l’ennuagement par analyse de séquence
d’image de satellite. Application à l’évaluation du rayonnement solaire
globale au sol, Thèse de Docteur Ingénieur, Ecole des Mines de Paris.
[3] B.Guillot et M.Trigaux, 1990 : Commentaire des images visible et infrarouge, Veille Climatique Satellitaire, Centre de Météorologie Spatiale,
Lannion.
[4]
E.Paschke and H.J Preuss, 1979 : The determination of the solar
radiation budget at the earth’s surface satellite measurements,
Meteorol. Research, 32, 18-28.